Comment puis-je optimiser mon code pour résoudre le casse-tête des chameaux de Tasmanie ?

Comment améliorer les performances du code actuel

Pour améliorer les performances du code fourni pour résoudre le casse-tête des chameaux de Tasmanie, suivez ces étapes :

1. Identifiez les goulots d'étranglement des performances :
Utilisez les traces de pile et l'échantillonnage aléatoire pour identifier les lignes de code qui consomment le plus de temps d'exécution. Dans ce cas, la ligne responsable de l'insertion des éléments dans la liste ouverte (ligne 80) est le principal goulot d'étranglement.

2. Examiner la ligne de goulot d'étranglement :
Analysez la ligne de goulot d'étranglement pour identifier quelle opération spécifique contribue aux problèmes de performances. Dans ce cas, il n'est pas clair si le ralentissement est causé par l'opérateur d'addition ( ), l'appel heuristique, l'appel du nœud ou l'appel put.

3. Optimiser l'opération d'insertion :
Pour affiner davantage le problème, séparez les opérations de la ligne 80 sur des lignes distinctes pour identifier la source du problème de performances. Par exemple :

current_g = current.g
neighbor_heuristic = heuristicf(neighbor)
neighbor_node = node(neighbor, current_g + 1, current)
openlist.put((current_g + neighbor_heuristic, neighbor_node))

Cette répartition permet d'identifier plus facilement l'opération spécifique qui nécessite une optimisation.

4. Envisagez des structures de données alternatives :
Explorez des structures de données alternatives pour optimiser les performances de l'opération d'insertion. Queue.PriorityQueue, qui est actuellement utilisé, n'est peut-être pas le plus efficace pour ce problème spécifique. Envisagez d'utiliser une structure de données plus adaptée qui répond mieux aux exigences de l'algorithme.

5. Profilage et optimisation du code :
Utilisez les outils de profilage de code pour mieux comprendre le comportement d'exécution du code. Utilisez des outils tels que cProfile ou line_profiler pour identifier des lignes ou des fonctions spécifiques qui provoquent des goulots d'étranglement en termes de performances et concentrez-vous sur l'optimisation de ces domaines.

6. Autres techniques d'optimisation :
D'autres optimisations potentielles incluent la réduction du nombre d'appels de la fonction heuristique, l'utilisation de la mémorisation pour stocker les valeurs heuristiques précédemment calculées ou la parallélisation du calcul si possible.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!